ロボティクスと自律システム向け MATLAB および Simulink
知覚から運動への自律型アプリケーションを開発し、システムレベルの挙動を最適化
ロボティクスの研究者やエンジニアは、MATLAB® および Simulink® を使用して、知覚から運動への自律システムのあらゆる側面の設計、シミュレーション、検証を行っています。
- センサーノイズやモーター振動など、細部に至るまでロボットシステムをモデル化。
- 正確な運動学、ダイナミクス、接触特性を使用してロボットシステムをシミュレーション。
- 高レベルの自律性と低レベルの制御の両方を設計して最適化。
- メンテナンスされたアルゴリズムのライブラリを使用したセンサーデータの合成と解析。
- シミュレーションからハードウェアインザループ (HIL) テストまで、ロボットの設計やアルゴリズムを段階的に検証。
- ROS 経由でロボットに、または直接マイクロコントローラー、FPGA、PLC、GPU にアルゴリズムを展開。
「モデルベースデザインと自動コード生成により、Agile Justin の複雑な 53 の自由度に対処することができます。モデルベースデザインがなければ、困難なリアルタイム パフォーマンスを実行する複雑なロボットシステムなどのコントローラーの構築は不可能でした。」
Berthold Bäuml, German Aerospace Center (DLR)
チュートリアル
- 歩行ロボットのモデル化とシミュレーション (21:18)
- ロボットの投球メカニズムのシミュレーション (10:50)
- Simscape Multibody を使用した車両モデリング (22:42)
センサーデータの処理
MATLAB および Simulink の強力なツールボックスを使用して、センサーデータ処理アルゴリズムを実装します。
- ROS、シリアルなどのプロトコルを経由してセンサーに接続。
- カメラ、ソナー、Lidar、GPS、IMU からのデータを可視化。センサーフュージョン、フィルタリング、幾何学的変換、セグメンテーション、レジストレーションなどの一般的なセンサー処理タスクを自動化。
チュートリアル
チュートリアル
チュートリアル
- ロボット マニピュレーターおよび安全な軌道追従制御向け Simulink ブロック (2:58)
- ヒューマノイドの歩行のモデルベース制御 (19:38)
- モデル予測制御について理解する、パート 1: MPC を使用する理由 (4:50)
プラットフォームおよびターゲットとの通信
Arduino®、Raspberry Pi™ などの ROS ベースのシステムやマイクロコントローラーに自律アルゴリズムを展開します。CAN、EtherCAT®、802.11™、TCP/IP、UDP、I2C、SPI、MODBUS®、Bluetooth® などのプロトコルを介して、組み込みターゲットと通信します。
チュートリアル
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「MATLAB および Simulink を使用すれば、制御アルゴリズムの開発、デバッグ、データ解析などのために複数のツールを切り替えるのではなく、単一の環境を使用することができます。この統合機能により、プロジェクト開発全体の期間を短縮し、エラーの入り込む余地を削減できるのです。」
Dr. John Wen, Rensselaer Polytechnic Institute
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